免費 ROC 曲線產生器
用實驗或研究資料建立 免費 ROC 曲線產生器
使用ROC 曲線產生器處理 CSV 或 Excel 資料，適合單一 ROC 曲線、多模型比較等情境。Python 產生首版圖表，再到 SciVis 調整標註、樣式與匯出。
建立科研圖表
拖曳數據檔案至此，或點擊上傳
CSV, TSV, TXT, Excel · 最大 5MB
預覽
範例目前預覽使用所選範例資料。可用 Python 重新產生，或上傳自己的資料建立新圖表。
ROC 曲線產生器範例與可下載資料
開啟範例即可查看圖表、下載對應 CSV，或將同一份資料載入上方產生器。
ROC 曲線產生器適合呈現什麼？
ROC 曲線產生器把結構化研究資料轉成此圖表最適合表達的統計關係，可用於單一 ROC 曲線、多模型比較及相近分析。Python 負責產生可重現的首版圖表，SciVis 用於後續視覺調整。
ROC 曲線產生器需要什麼資料？
- 範例欄位：model, threshold, false_positive_rate, true_positive_rate, lower_95, upper_95。
- 每列保留一筆觀測、類別、時間點或有效配對。
- 測量值請使用純數字，單位寫在欄名中。
- 空白儲存格視為遺漏值，上傳前請移除彙總列與備註。
ROC 曲線產生器的研究應用範例
- 單一 ROC 曲線
- 多模型比較
- 完美對隨機
- 最佳閾值點
- 含信賴帶的 ROC
- 診斷生物標記 ROC
為什麼用ROC 曲線產生器處理研究資料？
- 先以頁面附帶的單一 ROC 曲線範例核對欄位對應，再替換成自己的數值。
- 把多模型比較的視覺結構套用到同類資料，維持一致的圖表表達。
- 使用 Python 繪圖流程，不必自行撰寫或除錯繪圖程式。
- 保留產生的數值，在 SciVis 中繼續調整標籤、配色與匯出。
如何使用 免費 ROC 曲線產生器
選擇範例，或上傳一個 CSV、TSV、TXT、XLSX、XLS 檔案；檢查辨識出的欄位，產生圖表，再進入 SciVis 編輯。Excel 僅匯入第一個工作表。
清楚的ROC 曲線產生器應包含什麼？
- 依照 model, threshold, false_positive_rate, true_positive_rate, lower_95, upper_95 一致對應座標軸、群組或節點。
- 標題清楚說明ROC 曲線產生器呈現的指標或比較。
- 依統計方法需要提供清楚的標籤、單位、圖例與參考線。
- 使用節制的配色，並保留論文、海報或簡報所需解析度。
ROC 曲線產生器還是精確率–召回率曲線產生器？
比較不同閾值下的敏感度與特異度時使用 ROC 曲線；類別高度不平衡且更重視陽性精確率時，使用精確率–召回率曲線。
免費 ROC 曲線產生器 常見問題
ROC 曲線產生器需要哪些資料欄位？
頁面附帶的 CSV 顯示建議結構，代表性欄位為 model, threshold, false_positive_rate, true_positive_rate, lower_95, upper_95；只要欄位角色相同，也可使用其他名稱。
何時該用ROC 曲線產生器而不是精確率–召回率曲線產生器？
需要呈現ROC 曲線產生器專門編碼的統計關係時選擇它；若另一種比較更符合研究問題，則選擇精確率–召回率曲線產生器。
用 免費 ROC 曲線產生器 產生後還能繼續編輯嗎？
可以。用 免費 ROC 曲線產生器 產生後開啟 SciVis，即可修改標籤、配色、註解、版面與其他視覺設定。
免費 ROC 曲線產生器 的圖可以用於論文嗎？
可以。免費 ROC 曲線產生器 以清楚、適合發表的科學圖表為目標；投稿前仍應核對資料與期刊要求。
免費 ROC 曲線產生器 可以輸出高解析度圖嗎？
可以。免費 ROC 曲線產生器 圖在 SciVis 完成編輯後，可依論文、海報、投影片與報告用途輸出。
使用 免費 ROC 曲線產生器 需要會寫程式嗎？
不需要。免費 ROC 曲線產生器 透過引導式上傳流程建立初稿，後續可用 SciVis 的視覺控制細修。
